要使AI智能体能够在多样化的现实场景中稳定工作，必须使其具备应对意外事件、错误与故障的能力。如同人类在遇到突发阻碍时可以灵活调整一样，智能体也需要建立完备的机制来监测异常、启动修复流程，或在无法修复时实现可控的安全退出。这一根本要求，正是"异常处理与恢复"这一设计模式的核心所在。
该模式着眼于构建具有高容错性和韧性的智能体，使其即使在异常和困难情况下也能维持持续运行与功能完整。它强调通过事先预防与及时响应相结合的策略，保障智能体在复杂多变的实际环境中保持稳定运作。这种自我调适的能力，对智能体在不可预测的场景中取得成功至关重要，也能显著提升其整体可靠性与实用价值。
能够让AI系统妥善应对突发事件，不仅体现了其智能性，更保证了其稳定性与可信度。此外，结合持续的监控与诊断工具，可以进一步强化智能体快速定位和解决问题的能力，从而预防运行中断，确保在动态环境中的流畅执行。这类具备韧性与恢复能力的系统，对维持AI操作的连贯与高效具有重要意义，也增强了其在复杂和不确定情境中的管理能力。
该模式常与"反思模式"协同使用。例如，当某次执行因异常而失败时，反思机制能够分析原因，并调整策略（如优化指令或参数）后重新尝试，从而更有效地应对错误。
异常处理和恢复模式概述
为应对运行故障与意外状况，异常处理和恢复模式被引入AI Agent设计中，旨在提升其对操作失败的管理能力。该模式需要预先识别潜在风险点------如工具调用异常或服务中断等，并为之设计有针对性的缓解预案。常用策略包括：
-
错误控制：详细记录错误日志、设置自动重试机制
-
流程备援：准备备用方案与优雅降级路径
-
状态管理：在必要时执行状态回滚与系统自修复
-
响应升级：启动诊断分析，并可根据情况向上一级系统或人工发出通知
通过这一系列设计，AI Agent能够在复杂多变的真实场景中保持可靠运行，并在出现故障后快速恢复至正常状态。实际应用中，可体现在以下场景：
-
对话机器人自动处理数据库查询异常
-
交易机器人在发生金融接口错误时启用备用风控流程
-
智能家居系统在设备失灵时切换至手动模式并通知用户
该模式从预测、响应到恢复形成闭环，显著增强了智能体系统的鲁棒性，确保其在面对各类失败情形时仍能持续、有效地执行任务。
图 1:AI Agent 异常处理和恢复的关键组件
为确保AI Agent在复杂环境中的稳定运行，异常处理与恢复机制通常围绕三个核心环节展开：错误检测、错误处理与系统恢复。以下是对各环节的梳理与阐述：
1、错误检测
错误检测旨在系统化地识别运行过程中出现的异常。常见异常信号包括：
-
输出异常：工具返回无效、格式错误或无意义的响应；
-
API错误：如 HTTP 404（资源不存在）、500（服务器内部错误）等状态码；
-
性能异常：响应时间显著延长，超出合理阈值；
-
逻辑偏离：输出内容与预期严重不符或前后矛盾。
为进一步提升异常发现时效，可引入主动监控机制，如通过独立监控服务或其他Agent进行持续观测，从而在潜在问题升级前及时拦截。
2、错误处理
检测到错误后，系统应按照预设策略进行响应，常见手段包括：
| 策略 | 说明 |
|---|---|
| 日志记录 | 详细记录错误信息，供后续分析与调试使用； |
| 自动重试 | 针对临时性故障（如网络波动），可立即或稍后重试，有时需微调参数； |
| 回退方案 | 启用备用方法或流程，确保核心功能不受影响； |
| 优雅降级 | 当无法完全恢复时，保持部分可用功能，继续提供有限服务； |
| 通知上报 | 将需要人工介入或协同处理的错误，及时告知相关人员或其他系统。 |
3、系统恢复
本阶段目标是将受影响的Agent或系统恢复到稳定可用的状态，常用方法包括：
-
状态回滚：撤销错误操作所引起的变更，还原至之前的一致状态；
-
诊断分析：深入分析错误根源，制定预防措施，避免同类问题再次发生；
-
自我纠正：根据错误类型自动调整Agent的策略、逻辑或参数，并重新规划任务；
-
问题升级：若错误复杂或超出自主处理范围，则将问题移交至人工或上层系统处理。
通过系统化地构建检测→处理→恢复 的闭环，AI Agent可从脆弱、依赖人工干预的系统，转变为在高度不确定环境中仍能持续运行、快速恢复的韧性智能体。这不仅显著降低服务中断时间，也保障了在异常情况下的用户体验与系统可靠性。
实际应用和用例
1、典型应用场景
| 场景 | 异常示例 | 处理与恢复策略 |
|---|---|---|
| 客户服务聊天机器人 | 调用客户数据库时接口超时或返回服务错误 | 1. 捕获API异常，自动转为降级流程 2. 提示用户"系统暂时繁忙，请稍后再试" 3. 将当前会话及上下文转接至人工客服 |
| 自动金融交易系统 | 交易指令因"资金不足"或"非交易时间"被拒绝 | 1. 记录错误并暂停该笔交易的重复尝试 2. 根据错误类型决定是否通知用户 3. 在策略允许范围内自动调整交易参数或时间 |
| 智能家居控制中枢 | 因网络延迟或设备离线导致灯具控制失败 | 1. 检测超时或设备无响应 2. 在设定时间内有限次重试 3. 若仍失败，通知用户"设备连接异常，请检查网络或手动操作" |
| 批量文档处理Agent | 文件中途遇到格式损坏或无法解析的内容 | 1. 识别并跳过问题文件，记录错误日志 2. 继续处理队列中的其他文件 3. 任务结束后汇总报告所有异常文件，供后续排查 |
| 自适应网络爬虫 | 目标网站返回404/503错误，或结构变更导致解析失败 | 1. 根据HTTP状态码采取不同策略（如暂停、切换代理） 2. 对解析失败URL进行标记并纳入重试队列 3. 定期汇总不可访问链接，提交审核或更新抓取规则 |
| 工业机器人装配臂 | 视觉或传感器反馈显示组件拾取失败 | 1. 依据传感器信号判断拾取状态 2. 自动执行位置校准并重新尝试抓取 3. 若多次失败，触发报警并通知操作员介入，或自动切换至备用工件 |
2、模式核心价值
通过在上述场景中系统化地实施该模式，AI Agent 能够：
-
维持服务连续性：在部分异常下仍能提供有限但有效的服务；
-
降低运维负担：通过自动恢复机制减少人工干预频次；
-
提升系统可信度：在异常情况下行为可预测、过程可追溯，增强用户体验与系统可靠性；
该模式使AI Agent不再仅仅是"能正常工作"的系统，而是成为在不稳定、不可预测的真实环境中仍能持续、安全运行的韧性智能体。
概览
本文所述异常处理与恢复模式，旨在为AI Agent在复杂现实环境中提供系统性的故障应对框架，是其实现可靠运行与持续服务的关键设计范式。
1、核心问题：为何需要此模式？
在真实应用场景中，AI Agent常面临各类意外挑战：
-
运行环境不稳定：如网络波动、服务中断、硬件故障等；
-
外部交互异常：包括工具调用失败、API返回错误、数据格式不符等；
-
逻辑执行偏差：因环境变化或输入不可预测导致任务无法按预期完成。
若缺乏系统化的异常管理机制，Agent会表现出脆弱性------轻微异常即可能导致服务中断或完全失效，难以在要求高可靠性的关键业务中被信赖和部署。
2、解决方案：模式的核心构成
该模式为Agent构建了从预测、应对到学习的完整韧性体系：
| 阶段 | 核心任务 | 关键方法 |
|---|---|---|
| 错误检测 | 主动识别运行偏离 | 校验输出合规性、监控API状态、设置超时与心跳监测 |
| 错误处理 | 执行预设响应策略 | 日志记录、自动重试、备用方案降级、通知上报 |
| 系统恢复 | 回归稳态并持续优化 | 状态回滚、根因分析与自调整、人工介入升级 |
3、适用准则
在以下情况中，应优先考虑引入此模式：
-
Agent需部署在动态、非受控的现实环境；
-
其操作依赖的外部服务、工具或数据存在不确定性；
-
系统可靠性、连续服务能力是关键业务指标。
通过该模式的实施，AI Agent能够从"实验性系统"转变为可在真实世界中持续运作、适应变化并从故障中恢复的可靠智能体。
图 2:异常处理模式
关键要点
异常处理与恢复是构建鲁棒、可信AI Agent的核心设计原则，其关键要点可系统归纳如下：
1、核心价值
-
该模式是保障智能体在不确定现实环境中持续、可靠运行的基石；
-
能将系统从"脆弱且易失效"转变为有弹性、可容错的服务组件。
2、核心环节
| 环节 | 关键任务 | 常用方法举例 |
|---|---|---|
| 错误检测 | 主动识别运行异常 | 校验输出格式、监控API状态码（如404/500）、设置响应超时、实施独立监控 |
| 错误处理 | 执行预设响应策略 | 日志记录、自动重试、回退方案、优雅降级、通知上报 |
| 系统恢复 | 使系统回归稳定状态 | 状态回滚、根因诊断、参数自校正、问题升级至人工或上层系统 |
3、设计目标
-
使Agent在不完美条件下仍能维持核心功能；
-
最小化服务中断时间，提升用户体验与系统可信度；
-
形成"监测 -- 响应 -- 恢复"的闭环韧性能力。
通过系统化落实上述要点，可确保AI Agent在复杂、动态的场景中持续发挥效用，成为真正可靠的技术支撑单元。
用例DEMO
以下是使用 LangChain4j 框架实现的异常处理与恢复模式应用示例，展示了在多个真实场景中如何集成错误检测、处理和恢复机制：
1. 客户服务聊天机器人 - 数据库访问异常处理
java
import dev.langchain4j.agent.tool.Tool;
import dev.langchain4j.memory.chat.MessageWindowChatMemory;
import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModel;
import dev.langchain4j.service.AiServices;
import dev.langchain4j.service.UserMessage;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import java.time.Duration;
import java.util.Optional;
@Slf4j
public class CustomerServiceAgent {
interface CustomerAssistant {
@UserMessage("查询客户 {{customerId}} 的信息")
String queryCustomerInfo(String customerId);
}
private final DatabaseService databaseService;
private final NotificationService notificationService;
private final CustomerAssistant assistant;
public CustomerServiceAgent() {
this.databaseService = new DatabaseService();
this.notificationService = new NotificationService();
this.assistant = AiServices.builder(CustomerAssistant.class)
.chatLanguageModel(OpenAiChatModel.builder()
.apiKey(System.getenv("OPENAI_API_KEY"))
.timeout(Duration.ofSeconds(30))
.maxRetries(2) // 内置重试机制
.build())
.chatMemory(MessageWindowChatMemory.withMaxMessages(10))
.tools(new CustomerTools())
.build();
}
class CustomerTools {
@Tool("查询客户数据库信息")
public String queryCustomerDatabase(String customerId) {
int maxRetries = 3;
int attempt = 0;
while (attempt < maxRetries) {
try {
// 设置超时检测
return databaseService.getCustomerInfo(customerId)
.orElseThrow(() -> new CustomerNotFoundException("客户不存在"));
} catch (DatabaseConnectionException e) {
attempt++;
log.warn("数据库连接失败，第 {} 次重试", attempt, e);
if (attempt == maxRetries) {
// 优雅降级：返回缓存数据或默认响应
return getCachedCustomerInfo(customerId)
.orElse("系统暂时无法获取客户信息，请稍后再试或联系人工客服。");
}
// 指数退避重试
try {
Thread.sleep(1000L * (long) Math.pow(2, attempt));
} catch (InterruptedException ie) {
Thread.currentThread().interrupt();
break;
}
} catch (CustomerNotFoundException e) {
// 业务异常，无需重试
log.info("客户不存在: {}", customerId);
return "未找到客户信息，请确认客户ID是否正确。";
}
}
// 最终失败处理
notificationService.notifyAdmin("数据库服务异常，需要人工干预");
return "系统繁忙，已为您转接人工客服。";
}
private Optional<String> getCachedCustomerInfo(String customerId) {
// 从缓存获取数据
return Optional.empty();
}
}
// 模拟异常类
static class DatabaseConnectionException extends RuntimeException {
public DatabaseConnectionException(String message) { super(message); }
}
static class CustomerNotFoundException extends RuntimeException {
public CustomerNotFoundException(String message) { super(message); }
}
}2. 自动金融交易系统 - 交易异常处理
java
import dev.langchain4j.agent.tool.Tool;
import dev.langchain4j.service.AiServices;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import java.math.BigDecimal;
import java.time.LocalDateTime;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
@Slf4j
public class TradingAgent {
interface TradingAssistant {
String executeTrade(String symbol, BigDecimal amount, String orderType);
}
private final TradingService tradingService;
private final AlertService alertService;
private final TradingAssistant assistant;
public TradingAgent() {
this.tradingService = new TradingService();
this.alertService = new AlertService();
this.assistant = AiServices.builder(TradingAssistant.class)
.tools(new TradingTools())
.build();
}
class TradingTools {
private final AtomicInteger insufficientFundsCount = new AtomicInteger(0);
@Tool("执行交易订单")
public TradeResult executeOrder(String symbol, BigDecimal amount, String orderType) {
try {
// 前置检查
validateMarketHours();
validateTradingParameters(symbol, amount);
// 执行交易
TradeResult result = tradingService.placeOrder(symbol, amount, orderType);
// 重置错误计数器
insufficientFundsCount.set(0);
return result;
} catch (InsufficientFundsException e) {
// 资金不足处理
int count = insufficientFundsCount.incrementAndGet();
log.error("资金不足错误: {}", e.getMessage());
// 记录详细错误信息
ErrorLog errorLog = ErrorLog.builder()
.errorType("INSUFFICIENT_FUNDS")
.symbol(symbol)
.amount(amount)
.timestamp(LocalDateTime.now())
.message(e.getMessage())
.build();
ErrorLogger.log(errorLog);
if (count >= 3) {
// 多次失败后通知用户
alertService.notifyUser("多次交易失败，请检查账户余额");
throw new TradingHaltedException("交易暂停：连续资金不足");
}
// 策略调整：建议减少交易金额
BigDecimal suggestedAmount = amount.multiply(new BigDecimal("0.8"));
throw new TradingAdjustedException(
String.format("建议调整金额为 %s 重试", suggestedAmount)
);
} catch (MarketClosedException e) {
// 市场关闭处理
log.warn("市场关闭: {}", e.getMessage());
// 创建定时任务，在开市时重试
ScheduleService.scheduleRetry(() ->
executeOrder(symbol, amount, orderType),
tradingService.getNextMarketOpen()
);
return TradeResult.delayed("交易已排队，将在市场开盘时执行");
} catch (NetworkException e) {
// 网络异常处理
log.error("网络异常，启用离线模式", e);
// 切换到备用交易通道
return tradingService.fallbackOrder(symbol, amount, orderType);
}
}
@Tool("验证交易参数")
private void validateTradingParameters(String symbol, BigDecimal amount) {
if (amount.compareTo(BigDecimal.ZERO) <= 0) {
throw new InvalidParameterException("交易金额必须大于0");
}
// 更多验证逻辑...
}
@Tool("验证市场时间")
private void validateMarketHours() {
if (!tradingService.isMarketOpen()) {
throw new MarketClosedException("市场已关闭");
}
}
}
// 错误日志实体
@Builder
static class ErrorLog {
private String errorType;
private String symbol;
private BigDecimal amount;
private LocalDateTime timestamp;
private String message;
}
}3. 智能家居自动化 - 设备控制异常处理
java
import dev.langchain4j.agent.tool.Tool;
import dev.langchain4j.service.AiServices;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import java.time.Duration;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
@Slf4j
public class SmartHomeAgent {
interface HomeAutomation {
String controlDevice(String deviceId, String action, Map<String, Object> params);
}
private final DeviceManager deviceManager;
private final HomeAutomation automation;
private final Map<String, Integer> deviceErrorCount = new HashMap<>();
public SmartHomeAgent() {
this.deviceManager = new DeviceManager();
this.automation = AiServices.builder(HomeAutomation.class)
.tools(new DeviceControlTools())
.build();
}
class DeviceControlTools {
@Tool("控制智能家居设备")
public String controlDevice(String deviceId, String action, Map<String, Object> params) {
// 错误计数检查
if (deviceErrorCount.getOrDefault(deviceId, 0) > 5) {
log.error("设备 {} 错误次数过多，已禁用", deviceId);
return String.format("设备 %s 暂时不可用，请检查设备状态", deviceId);
}
// 异步执行，设置超时
return executeWithTimeout(() -> {
try {
DeviceResponse response = deviceManager.sendCommand(
deviceId, action, params
);
// 验证响应
if (!response.isSuccess()) {
handleDeviceError(deviceId, response.getErrorCode());
return "设备响应异常：" + response.getMessage();
}
// 成功时重置错误计数
deviceErrorCount.remove(deviceId);
return "设备操作成功：" + response.getMessage();
} catch (DeviceOfflineException e) {
return handleOfflineDevice(deviceId, e);
} catch (NetworkException e) {
return handleNetworkIssue(deviceId, action);
} catch (Exception e) {
log.error("设备控制未知错误", e);
return "设备控制失败，请稍后重试";
}
}, Duration.ofSeconds(10), "设备响应超时");
}
private String handleOfflineDevice(String deviceId, DeviceOfflineException e) {
int count = deviceErrorCount.getOrDefault(deviceId, 0) + 1;
deviceErrorCount.put(deviceId, count);
log.warn("设备 {} 离线，错误计数: {}", deviceId, count);
if (count == 1) {
// 首次失败尝试重新发现设备
deviceManager.rediscoverDevice(deviceId);
return "设备似乎离线，正在尝试重新连接...";
} else if (count <= 3) {
// 有限次重试
return "设备仍然离线，请检查设备电源和网络";
} else {
// 多次失败后通知用户
NotificationService.sendNotification(
"设备故障警报",
String.format("设备 %s 持续离线，需要手动检查", deviceId)
);
return "设备持续离线，已发送通知，请手动处理";
}
}
private String handleNetworkIssue(String deviceId, String action) {
log.warn("网络异常，尝试本地控制");
// 回退到本地控制模式
LocalControlService localControl = new LocalControlService();
try {
LocalResponse response = localControl.executeLocally(deviceId, action);
return "网络异常，已切换到本地控制：" + response.getMessage();
} catch (Exception e) {
return "网络和本地控制均失败，请手动操作";
}
}
private void handleDeviceError(String deviceId, String errorCode) {
log.error("设备 {} 返回错误码: {}", deviceId, errorCode);
// 基于错误码的恢复策略
switch (errorCode) {
case "OVERHEAT":
deviceManager.coolDownDevice(deviceId);
break;
case "CALIBRATION_NEEDED":
scheduleCalibration(deviceId);
break;
default:
// 记录错误但不中断其他设备
ErrorRecorder.recordDeviceError(deviceId, errorCode);
}
}
}
}4. 数据处理 Agent - 文件处理异常恢复
java
import dev.langchain4j.agent.tool.Tool;
import dev.langchain4j.service.AiServices;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import java.io.File;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CompletableFuture;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
@Slf4j
public class DataProcessingAgent {
interface DataProcessor {
String processFiles(List<File> files, String processingType);
}
private final DataProcessor processor;
private final ExecutorService executorService;
public DataProcessingAgent() {
this.executorService = Executors.newFixedThreadPool(5);
this.processor = AiServices.builder(DataProcessor.class)
.tools(new FileProcessingTools())
.build();
}
class FileProcessingTools {
@Tool("批量处理文件")
public ProcessingResult batchProcessFiles(List<File> files, String processingType) {
List<File> successFiles = new ArrayList<>();
List<FailedFile> failedFiles = new ArrayList<>();
List<CompletableFuture<FileResult>> futures = new ArrayList<>();
// 异步并行处理
for (File file : files) {
futures.add(CompletableFuture.supplyAsync(() ->
processSingleFile(file, processingType), executorService
));
}
// 收集结果
for (int i = 0; i < files.size(); i++) {
try {
FileResult result = futures.get(i).get();
if (result.isSuccess()) {
successFiles.add(files.get(i));
} else {
failedFiles.add(new FailedFile(files.get(i), result.getError()));
}
} catch (Exception e) {
failedFiles.add(new FailedFile(files.get(i), e.getMessage()));
log.error("文件处理异常: {}", files.get(i).getName(), e);
}
}
// 生成处理报告
ProcessingSummary summary = ProcessingSummary.builder()
.totalFiles(files.size())
.successful(successFiles.size())
.failed(failedFiles.size())
.failedDetails(failedFiles)
.build();
// 记录到数据库
ProcessingReportRepository.save(summary);
return ProcessingResult.builder()
.summary(summary)
.successFiles(successFiles)
.failedFiles(failedFiles)
.build();
}
private FileResult processSingleFile(File file, String processingType) {
try {
// 文件验证
validateFile(file);
// 文件处理
return processValidatedFile(file, processingType);
} catch (CorruptedFileException e) {
log.warn("文件损坏: {}", file.getName());
return FileResult.failed("文件损坏: " + e.getMessage());
} catch (UnsupportedFormatException e) {
log.warn("不支持的格式: {}", file.getName());
return FileResult.failed("不支持的格式: " + e.getFormat());
} catch (ProcessingException e) {
log.error("处理失败: {}", file.getName(), e);
return FileResult.failed("处理失败: " + e.getMessage());
}
}
private void validateFile(File file) throws CorruptedFileException {
if (file.length() == 0) {
throw new CorruptedFileException("空文件");
}
// 文件签名验证
if (!FileValidator.isValidSignature(file)) {
throw new CorruptedFileException("无效的文件签名");
}
}
@Tool("跳过问题文件继续处理")
public String skipProblematicFiles(List<File> files) {
// 过滤掉已知问题文件
List<File> validFiles = files.stream()
.filter(this::isFileValid)
.toList();
return String.format("已跳过 %d 个问题文件，继续处理 %d 个有效文件",
files.size() - validFiles.size(), validFiles.size());
}
}
// 结果类
@Builder
static class ProcessingResult {
private ProcessingSummary summary;
private List<File> successFiles;
private List<FailedFile> failedFiles;
}
@Builder
static class ProcessingSummary {
private int totalFiles;
private int successful;
private int failed;
private List<FailedFile> failedDetails;
}
record FailedFile(File file, String error) {}
}5. 异常处理基础工具类
java
import lombok.experimental.UtilityClass;
import java.time.Duration;
import java.util.function.Supplier;
@UtilityClass
public class ExceptionHandlingUtils {
/**
* 带重试的执行方法
*/
public static <T> T executeWithRetry(
Supplier<T> operation,
int maxRetries,
Duration initialDelay,
Class<? extends Exception>... retryableExceptions
) {
int attempt = 0;
Duration delay = initialDelay;
while (attempt <= maxRetries) {
try {
return operation.get();
} catch (Exception e) {
attempt++;
// 检查是否为可重试异常
if (!isRetryable(e, retryableExceptions) || attempt > maxRetries) {
throw new RetryExhaustedException("重试次数耗尽", e);
}
// 指数退避等待
try {
Thread.sleep(delay.toMillis());
delay = delay.multipliedBy(2); // 指数退避
} catch (InterruptedException ie) {
Thread.currentThread().interrupt();
throw new RuntimeException("操作被中断", ie);
}
}
}
throw new IllegalStateException("不应到达此处");
}
/**
* 带超时的执行方法
*/
public static <T> T executeWithTimeout(
Supplier<T> operation,
Duration timeout,
String timeoutMessage
) {
CompletableFuture<T> future = CompletableFuture.supplyAsync(operation);
try {
return future.get(timeout.toMillis(), TimeUnit.MILLISECONDS);
} catch (TimeoutException e) {
future.cancel(true);
throw new OperationTimeoutException(timeoutMessage, e);
} catch (Exception e) {
throw new RuntimeException("执行失败", e);
}
}
/**
* 降级执行：主操作失败时执行备用操作
*/
public static <T> T executeWithFallback(
Supplier<T> primaryOperation,
Supplier<T> fallbackOperation,
Class<? extends Exception>... fallbackTriggers
) {
try {
return primaryOperation.get();
} catch (Exception e) {
if (isFallbackTrigger(e, fallbackTriggers)) {
log.warn("主操作失败，执行降级操作", e);
return fallbackOperation.get();
}
throw e;
}
}
private boolean isRetryable(Exception e, Class<? extends Exception>[] retryableExceptions) {
if (retryableExceptions.length == 0) {
return true; // 默认所有异常都可重试
}
for (Class<? extends Exception> exClass : retryableExceptions) {
if (exClass.isInstance(e)) {
return true;
}
}
return false;
}
}6. 配置示例 - application.yml
XML
langchain4j:
open-ai:
api-key: ${OPENAI_API_KEY}
timeout: 30s
max-retries: 3
temperature: 0.7
exception-handling:
retry:
max-attempts: 3
initial-delay: 1s
multiplier: 2
max-delay: 10s
circuit-breaker:
enabled: true
failure-threshold: 5
timeout-duration: 60s
half-open-max-calls: 3
monitoring:
enabled: true
metrics-prefix: "agent.exception"
log-level: WARN
notification:
enabled: true
channels:
- email
- slack
- webhook
thresholds:
critical: 10
warning: 5关键实现要点总结
-
1、分层异常处理：
-
工具层：捕获具体操作异常
-
Agent层：协调多个工具的错误恢复
-
系统层：全局异常监控和降级
-
-
2、恢复策略组合：
-
重试机制（带退避算法）
-
降级策略（备用方案）
-
熔断机制（防止级联失败）
-
通知上报（人工干预）
-
-
3、LangChain4j 特性利用：
-
内置重试配置
-
工具执行监控
-
异步处理支持
-
与Spring Boot集成
-
这些示例展示了如何在LangChain4j框架中实现完整的异常处理与恢复模式，确保AI Agent在真实环境中的稳定运行。
总结
本文系统阐述了异常处理与恢复模式，这是构建强健、可靠AI Agent不可或缺的设计支柱。该模式为Agent提供了系统性应对意外故障的能力框架，涵盖从异常检测、策略响应到状态恢复的全流程。
其核心在于，通过主动识别运行错误（如输出异常、服务中断）、执行预设处理策略（包括记录、重试、回退与降级），并最终引导系统恢复至稳定状态，从而赋予AI Agent在真实、动态环境中持续运作的韧性与适应性。
如各领域实践所示，为该模式赋能，能显著增强Agent应对现实复杂性与不确定性的能力，是确保其长期稳定、可信赖运行的关键所在。